В октябре 2025 года компания Particular Audience, специализирующаяся на решениях для ритейл-медиа на основе ИИ, представила набор инструментов для разработчиков с открытым исходным кодом, состоящий из трех основных инструментов, которые теперь доступны бесплатно через GitHub. Этот выпуск включает в себя инструмент для создания отчетов по ритейл-медиа, JavaScript SDK для простой интеграции рекомендаций и отслеживания событий, а также сервер Adaptive Transformer Search (ATS) MCP, который обеспечивает прямой, совместимый с ИИ доступ к адаптивным поисковым технологиям. Эти ресурсы разработаны таким образом, чтобы снизить технические барьеры для ритейлеров, брендов и разработчиков, желающих создать или улучшить предложения ритейл-медиа, не полагаясь на проприетарные, закрытые платформы.
Набор инструментов с открытым исходным кодом позиционируется как неразрушающее дополнение к управляемой платформе Particular Audience DiscoveryOS, которая обеспечивает поиск, персонализацию и услуги ритейл-медиа для розничных предприятий по всему миру. Открыв исходный код утилит для анализа данных, интеграции и применения ИИ, компания заявляет, что стала первым крупным поставщиком технологий ритейл-медиа, предлагающим такую вспомогательную инфраструктуру, стремясь ускорить внедрение и обеспечить совместимость в этом секторе. Инструменты, лицензированные по MIT, предназначены для широкого использования: Reporting Tool предоставляет детальную аналитику кампаний, SDK снижает сложность интеграции, а сервер ATS MCP обеспечивает бесшовное использование поисковых моделей ИИ в коммерческих и виртуальных агентских настройках.
Контекст и обоснование стратегии с открытым исходным кодом
Ландшафт ритейл-медиа на протяжении многих лет характеризовался закрытыми экосистемами, требующими обширной работы по интеграции, ручной настройки кампаний и частой привязке к поставщикам — все эти факторы сделали передовые операции ритейл-медиа менее доступными, особенно для игроков среднего рынка. Согласно отраслевой карте разработки технологий в ритейл-медиа, сектор претерпел несколько циклов инноваций: от ранних решений для ручного размещения рекламы через точечные модули для поиска или рекомендаций до сегодняшнего стандарта автоматизированной, персонализированной и монетизированной рекламы, основанной на ИИ.
Инициатива Particular Audience с открытым исходным кодом может быть интерпретирована как ответ на ключевые барьеры, которые исторически препятствовали развертыванию и масштабированию ритейл-медиа. Отделив инструменты разработчика от платной платформы, компания продвигает тенденцию к модульным, API-ориентированным и low-code/no-code архитектурам, которые поддерживают быстрые эксперименты и совместимость между системами. Эта модульность широко рассматривается как основополагающая для продвижения инфраструктуры e-commerce к более компонуемой, headless модели, где ритейлеры могут выборочно интегрировать лучшие компоненты без полной замены платформы.
Влияние на инфраструктуру контента e-commerce
Product Feeds и поток данных
Ритейл-медиа и реклама на сайте сильно зависят от качества и структуры product feeds. Открытые API и стандартизированные инструменты аналитики, такие как те, которые сейчас выпущены Particular Audience, облегчают программное получение и преобразование больших наборов данных о продуктах, обеспечивая синхронизацию запасов в реальном времени и более богатую атрибуцию данных о производительности. Это не только ускоряет вывод на рынок новых SKU, но и позволяет бизнес-пользователям и командам по работе с данными отслеживать и оптимизировать кампании на гораздо более детальном уровне.
Стандарты каталогов и качество контента
Исторически несоответствия в каталогизации продуктов, такие как разные структуры таксономии и неполное сопоставление атрибутов, ограничивали сложность автоматизированных рекомендаций и систем спонсируемых продуктов. Предоставляя открытые отчеты и интеграционные утилиты, ритейлеры получают больше возможностей для приведения своих данных в соответствие с новыми стандартами, как внутри организации, так и в более широкой розничной экосистеме. Упорядоченное управление каталогом, в свою очередь, повышает точность рекомендаций, основанных на ИИ, и автоматическое сопоставление продуктов с намерениями пользователей — критические факторы как для конверсии покупателей, так и для окупаемости инвестиций рекламодателей.
Скорость запуска ассортимента
Новый SDK и инструменты интеграции разработаны для сокращения циклов разработки при подключении inventar, подключении новых продуктовых линеек и активации медиакампаний. Для команд по работе с контентом и операторов магазинов возможность быстро обновлять и обогащать product pages, используя модели ИИ для категоризации, заполнения атрибутов или даже автоматического создания ресурсов, приобретает новый импульс благодаря оптимизированным процессам и снижению необходимости ручного кодирования.
Использование no-code, low-code и AI
По мере того, как инфраструктура no-code и ИИ становится повсеместной в e-commerce, инструменты, которые абстрагируются от технической сложности, становятся все более важными для непрерывных инноваций. Набор инструментов Particular Audience распространяет этот принцип на технологию ритейл-медиа: SDK позволяет встраивать отслеживание событий, размещение продуктов и рекомендации с минимальными накладными расходами на разработку, в то время как сервер ATS MCP обеспечивает использование поисковых возможностей ИИ, в том числе для диалоговых и агентских интерфейсов — без пользовательской разработки backend. Эти возможности соответствуют более широкому переходу к демократизации доступа к передовой коммерческой инфраструктуре, позволяя небольшим командам использовать технологии, которые когда-то требовали выделенных ресурсов ИТ и Data Science.
Решение структурных проблем рынка
Мировой рынок e-commerce и ритейл-медиа оценивается примерно в 300 миллиардов долларов, и большая его часть по-прежнему ограничена неэффективными рекламными операциями, фрагментированным измерением и неоптимальным пользовательским опытом, возникающим в результате разъединенного контента и рекламных стеков. Сделав вспомогательные инструменты общедоступными, Particular Audience стремится ускорить зрелость сектора — поощряя более быстрое внедрение ИИ, лучшее соответствие между медиа-расходами и реальными результатами бизнеса, а также более открытую, совместную среду инноваций.
Гипотезы и открытые вопросы
Несмотря на то, что открытие вспомогательных технологических стеков может ускорить внедрение и интеграцию, остаются вопросы, касающиеся долгосрочных стратегий монетизации для поставщиков, конвергенции стандартов и будущего разделения труда между управляемыми и самоуправляемыми моделями. Существует широкий отраслевой консенсус в отношении того, что взаимосовместимость и открытые стандарты приносят пользу экосистеме, но баланс между платформами с открытым исходным кодом и проприетарными платформами — в частности, кто получает выгоду от улучшений данных и ИИ — остается предметом активных дискуссий.
Заключение
Выпуск с открытым исходным кодом от Particular Audience знаменует собой переломный момент в развитии ритейл-медиа, сигнализируя о будущем, в котором передовые отчеты о кампаниях, поиск и персонализация могут быть легко интегрированы в любую коммерческую среду. Эта инициатива является эмблемой перехода от закрытых, монолитных коммерческих наборов к открытой инфраструктуре с поддержкой ИИ, которая поддерживает динамичное управление ассортиментом, обогащение контента и оптимизацию кампаний в режиме реального времени. Поскольку e-commerce продолжает уделять первостепенное внимание гиперперсонализации и оперативной скорости, подход с открытым исходным кодом может установить новые ожидания в отношении гибкости, прозрачности данных и инноваций — потенциально снижая порог входа для более широкого круга ритейлеров и переопределяя конкурентную среду для автоматизации контента в цифровой коммерции.
Источники:
- MarComm News
- London Daily News
Открытие исходного кода для инструментов на базе ИИ для ритейл-медиа — важное событие, подчеркивающее растущую потребность в гибкости и совместимости в e-commerce. Этот шаг к модульности перекликается с тенденциями, которые мы наблюдаем в сфере управления информацией о продуктах. В NotPIM мы считаем, что предоставление чистых, стандартизированных данных о продуктах имеет решающее значение для проведения эффективных медиакампаний. Интегрируя с открытыми API, ритейлеры могут гарантировать, что их product feeds оптимизированы для этих новых решений на основе ИИ, что приведет к лучшему таргетингу, улучшению качества контента и, в конечном итоге, к более высокой рентабельности инвестиций в рекламу.